A.卡纳尔。;A·李高。;尼波蒂，B。;普伦斯特，I。 关于Pitman-Yor过程中的尖峰和板底测量。 （英语） Zbl 07072235号 生物特征 104，编号3，681-697（2017）. 摘要：对于最流行的离散非参数模型，除了Dirichlet过程之外，对数据生成分布形状（也称为基本度量）的事先猜测被假定为分散的。这样的规范大大简化了分析结果的推导，允许贝叶斯非参数推断程序的直接实现。然而，在几个应用问题中，可用的先验信息自然导致将原子并入基本度量，然后Dirichlet过程基本上是先验的唯一可处理的选择。本文通过考虑基态为原子的Pitman-Yor过程来填补这一空白。我们推导了诱导随机分区的分布和预测分布的可计算表达式。这些发现使我们能够设计出一种有效的广义Pólya-urn-Gibbs采样器。密度估计、聚类和曲线估计的应用，包括模拟数据和真实数据，可以说明我们的结果，并允许与现有方法进行比较。特别是，我们解决了有关基础体温曲线的功能数据分析问题。 引用于12文件 MSC公司： 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 关键词：贝叶斯非参数推断;功能数据;Pitman-Yor工艺;预测分布;随机分区;钉板基础测量 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Canale}等人，《生物统计学》104，第3期，681--697（2017；Zbl 07072235） 全文： 内政部